今天，突然想启用知更鸟主题的分类图标功能，之前是怕影响速度，现在开了静态缓存，安心了一点。 参照鸟哥的方法在主题选项里面开启后，发现图片的超链接打不开！...看来，知更鸟主题的分类图标默认不支持 2 级分类呢！如图： ? 玛思戈只好硬着头皮自己修改，作为一个 PHP 外行，只能一边搜索资料，一边测试效果，折腾了半天才搞定！...现在分享出来，希望能帮到比我还菜的使用知更鸟主题的博主（嘿嘿！）。 先记录下 Debug 过程： 按照 Debug 经验，出现问题，先看源码！...于是，先打开了文章模板 single.php 看了下调用分类图标的相应代码，发现调用的是主题目录下的 includes/cat_ico.php 文件。...>"/> 最后总结一下，让知更鸟主题的分类图标支持多级分类的修改方法是： 编辑主题目录下的 includes/cat_ico.php 文件，替换成上方的全部代码，
最近新换了个博客主题，matery，感觉这个主题还挺好看的。 相信很多人和我一样，换了主题就想着各种美化，魔改，怎奈技术不到位，自己没有这个能力，只能在网上看看别人是怎么改的，然后自己照做。...先给看下效果图吧，喜欢就接着往下看 文章分类页美化 引入代码 首先，打开”/layout/category-cloud.ejs”文件 找到下面代码 设置css 将下面代码放在category-cloud.ejs文件末尾 /* 文章分类书本样式
在你需要修改的主题后面，单击编辑的图标。 然后在弹出的界面中，进行选择你希望的分类，然后单击确定保存就可以了。 然后你就可以看到已经添加到新的主题分类中。...如果你还需要对名字或者分类进行修改的话，你可以再次单击修改图标进行修改。 https://www.ossez.com/t/discourse/120
今天我们一起来学习一下如何用Python来实现XGBoost分类，这个是一个监督学习的过程，首先我们需要导入两个Python库： import xgboost as xgb from sklearn.metrics...import accuracy_score 这里的accuracy_score是用来计算分类的正确率的。...我们这个分类是通过蘑菇的若干属性来判断蘑菇是否有毒的分类，这个数据集中有126个属性，我们来看看数据集，我把数据集放到网盘上分享给大家：训练和测试数据集，密码：w8td。...打开数据集可以发现这其实是一组组的向量，我们来看一组数据集的截图： 首先第一列表示标签列，是每一组数据的正确分类，1表示蘑菇是有毒的，0表示蘑菇无毒的。...以上就是我们用Python实现的xgboost分类模型的过程，希望对各位朋友有所帮助，本人能力有限，文中如有纰漏之处，还望各位朋友多多指教，如有转载，也请标明出处，谢谢。
视频内容 本案例旨在用新闻主题分类这一简单任务演示机器学习的一般流程。具体地，我们使用了一个搜狐新闻数据集。使用 Python 的 jieba 分词工具对中文新闻进行了分词处理。...().sort_index().plot(kind="barh",title='训练集新闻主题分布') plt.subplot(1, 2, 2) raw_test["分类"].value_counts(...Y_test = knn.predict(X_test) 6 新闻主题分类效果进行评估 下面使用混淆矩阵来分析模型在测试样本上的表现。...借助混淆矩阵可以很好地分析模型在每一类样本上的分类效果。为了更直观地分析，我们借助 Python 中可视化包 seaborn 提供的 heatmap 函数，将混淆矩阵可视化。...，这个分类器倾向于将主题预测为"教育"或"文化"。
本文主要介绍文本挖掘的常见方法，主要包括词频分析及wordcloud展现、主题模型、文本分类、分类评价等。...分类主要包括无监督分类（系统聚类、KMeans、string kernals），有监督分类（knn、SVM）。...文本挖掘主要过程：特征抽取、特征选择、文本分类、文本聚类、模型评价。 ? 主题模型（Topic Mode）介绍 主题模型是专门抽象一组文档所表达 “主题” 的统计技术。...IT ├─C000013 健康 ├─C000014 体育 ├─C000016 旅游 ├─C000020 教育 ├─C000022 招聘 ├─C000023 └─C000024 军事 采用Python...从结果来看，与原有手工10大分类“汽车、财经、IT、健康、体育、旅游、教育、招聘、文化、军事”对比，可以发现旅游、军事等主题还比较明显，但总的效果不是很理想（可以和“按分类汇总wordcloud对比图”
Typecho默认主题导航栏菜单仅显示了首页和关于页面，如果我们添加了更多分类目录是不会显示出来的，需要修改主题目录下的header.php文件。
文件分类应该是大家每天都在做的事情。假设现在有一大批文件（这一大批文件类型不定，也就是说有些是文本文件有些是二进制文件）都被放在了一个文件夹中，需要对它们进行一个分类，该如何迅速地完成？...下面我用最简单的例子为大家讲解如何快速完成文件分类的操作。 复制还是移动 文件分类就是把一个文件夹中的文件进行一个分类，每一个类对应一个文件夹。...如何分类 我这里就简单地按照不带扩展名的文件名分类，把相同的放在一个目录中，这个目录的名字就是不带扩展名的文件名，目录创建在 des_dir 下。...虽然 Python 有模块专门识别文件类型，模块就是——filetype 和 mimetypes，但是它对于不常见的扩展名（比如 .b 文件）就显得力不从心，因此，我们直接抛弃这种先读取后写入的方法。...shutil.copy 实际上，Python 对于文件复制操作已经有模块封装好了，直接调用即可——它就是模块 shutil 中的 copy 函数。
pycharm版本：2020.1.2 Professional 主题插件：Material Theme UI、Atom Material Icons 效果 插件下载方法 IDE 在Preference...花了一个多小时，在经历了N次续传后才差不多下完 下载好的插件是一个zip文件，在pycharm的Plugins栏中选择install plugins from disk，选择插件后重启即可 插件自带多款主题...，安装完成后可以在Editor>Color Scheme中选择主题，我这里选择的是Atom One Dark 配置图标 由于在Material Theme UI 5.0之后就不再集成图标插件1，因此图标插件需要另外下载
一、 存储模型 依据变量在内存中的组织分类。 Python的类型， 就象绝大多数其它语言一样，能容纳一个或多个值。...Python 类型 1. ...容器类型 列表、元组、字典 二、访问模型 根据访问我们存储的数据的方式对数据类型进行分类。...访问模型 分类 Python 类型 直接访问 ...更新模型 分类 Python 类型 可变类型
这篇文章介绍了如何在 Discourse 中批量从一个分类移动到另一个分类。 例如，我们需要将下面的主题批量从当前的分类中移动到另外一个叫做 数据库 的分类中。 操作步骤 下面描述了相关的步骤。...选择 选择你需要移动的主题。 这个是操作的第一步，如下图所示，选择主题前面的图标。 然后所有的主题都变成可以选择的选项了，然后再在页面的右侧单击调整的按钮。...在这个小对话框中，你可以选择设置分类。 选择设置分类 在随后的界面中，选择设置的分类。 然后保存就可以了。 经过上面的步骤就可以完成对主题的分类的批量移动了。...需要注意的是，主题分类的批量移动不会修改当前主题的的排序，如果你使用编辑方式在主题内调整分类的话，那么调整的主题分类将会排序到第一位。...这是因为在主题内对分类的调整方式等于修改了主题，Discourse 对主题的修改是会更新主题修改日期的，在 Discourse 首页中对页面的排序是按照主题修改后的时间进行排序的，因此会将修改后的主题排序在最前面
WordPress主题开发必备函数wp_list_categories获取分类列表，将分类以列表的形式显示为链接。...点击分类的链接，就可以访问该分类下的所有文章的存档页面； wp_list_categories()函数一般用于侧边栏分类目录归档，这在一般的wordpress博客中我们可以常见到。...也可以通过wp_list_categories()函数来制作网站头部导航栏菜单，这在大多数的CMS主题中我们就可以常常看到。 'list',//是否用列表样式（ul>li）'show_count'=>0,//是否在分类侧边显示该分类的文章数量，0表示不显示.../排除分类的ID，多个用',（英文逗号）'分隔'exclude_tree'=>'',//排除分类树，即父分类及其下的子分类'include'=>'',//不排除的分类，即显示的分类'hierarchical
按分类权重(区间)随机获取分类样本 By:授客 开发环境 win 10 python 3.6.5 需求 活动抽奖，参与抽奖产品有iphone, 华为，小米，魅族，vivo，三星手机，要求为这些不同品牌的手机设置被抽奖的概率.../usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'shouke' import random def get_sample_by_rate...注意 为啥可以用python的randowm函数来实现这个需求？那是因为python的random函数是平均分布函数，产生的随机数是等可能的。
对分类任务来说，在所有相关概率都已知的情况下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的标记类别。 2....0 cla_num = {} cla_tag_num = {} landa = 0.6# 拉普拉斯修正值 def train(taglist, cla): # 训练，每次插入一条数据 # 插入分类...global cla_all_num cla_all_num += 1 if cla in cla_num: # 是否已存在该分类 cla_num[cla] += 1 else...: cla_num[cla] = 1 if cla not in cla_tag_num: cla_tag_num[cla] = {} # 创建每个分类的标签字典 # 插入标签...cla 的先验概率 return cla_num[cla] / cla_all_num def P_W_C( tag, cla): # 计算分类 cla 中标签 tag 的后验概率 tmp_tags
且PhotoPrism内嵌Google TensorFlow机器学习引擎，实现了类似Google Photo和群晖Moments之类的人脸识别和主题分类的功能。
最近大家都被垃圾分类折磨的不行，傻傻的你是否拎得清？???自2019.07.01开始，上海已率先实施垃圾分类制度，违反规定的还会面临罚款。 为了避免巨额损失，我决定来b站学习下垃圾分类的技巧。...打开b站，搜索了下垃圾分类，上来就被这个标题吓(吸)到(引)了：在上海丢人的正确姿势。 当然，这里的丢人非彼丢人，指的是丢垃圾的丢。...点开发现，原来是一段对口相声啊，还是两个萌妹子(AI)的对口相声，瞬间就来了兴趣，阐述的是关于如何进行垃圾分类的。...独乐乐不如众乐乐，且不如用Python把弹幕保存下来，做个词云图？就这么愉快地决定了！...1 环境 操作系统：Windows Python版本：3.7.3 2 需求分析 我们先需要通过开发调试工具，查询这条视频的弹幕的 cid 数据。 拿到 cid 之后，再填入下面的链接中。
一、中文文本分类流程： 1. 预处理 2. 中文分词 3. 结构化表示-构建词向量空间 4.权重策略-TF-IDF 5. 分类器 6. 评价 二、具体细节 1.预处理 1.1....中文分词的工具有很多，但是比较著名的几个都是基于java的，这里推荐python的第三方库jieba（所采用的算法就是条件随机场）。...通过pip安装jieba：打开cmd，切换到Python所在目录下，执行命令：pip install jieba 然后通过Python编程，将训练语料库和测试语料库进行分词，分词后保存的路径可以自己设置.../usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- import sys import os import jieba # 配置utf-8输出环境...content): with open(savepath, "wb") as fp: fp.write(content) ''''' 上面两行是python2.6
Hexo主题美化 | 给你的博客加上GITHUB日历云和分类雷达图 Previous 环境：Hexo4.2 主题：Volantis 本次主题美化基于blinkfox的hexo-theme-matery...里面添加代码，不要引入matery.css文件，matery.css与volantis主题配置文件archive.less部分标签名相同，引入后会更改主题外观。...非volantis主题的需要下载此CSS文件后放置于...../volantis/layout/tag.ejs中 添加排版后可能会出现跟主题不搭的情况，可以根据我的tag文件适当修改。...文章分类雷达图 点击此按钮下载echarts.min.js文件放置于../volantis/source/js文件夹中 点击此按钮下载category-radar.ejs文件放置于..
效果图 加入子主题style.css /*优设网文章样式开始*/ .col-3{ flex: 0 0 auto; width: 25% !
1、KNN分类算法 KNN分类算法（K-Nearest-Neighbors Classification），又叫K近邻算法，是一个概念极其简单，而分类效果又很优秀的分类算法。...显然，当K=3时，将以1：2的投票结果分类于红色；而K=5时，将以3：2的投票结果分类于蓝色。 KNN算法简单有效，但没有优化的暴力法效率容易达到瓶颈。...1.7 80 fat 1.8 60 thin 1.8 70 thin 1.8 80 fat 1.8 90 fat 1.9 80 thin 1.9 90 fat 3、Python...使用Python代码如下： [python] view plaincopy # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np from sklearn import...KNN分类器在众多分类算法中属于最简单的之一，需要注意的地方不多。
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